棋牌桌游/17.47MB
网络天才是一款非常不错的玩法新颖的游戏。在网络天才这款游戏之中玩家可以想象游戏中的一个角色，回答网络天才提出的每一个问题。网络天才能猜出你心中想要的性格以及来了解各位玩家之后的看法，网络天才app中文版还是比较的趣味的游戏，网络天才下载，与其他的游戏格外不同!
因为MyWorld,网络天才(Akinator)比以往更了解你!仅通过对你的提问，Akinator便能读懂你的意念并猜出你心中所想的角色。想一个真实或者虚构的角色，Akinator将会试着猜出这个人物。谁敢挑战这个精灵!新特征：来尝试MyWorld体验吧!Akinator的天资永无止境!来自精灵的另一个惊喜：通过MyWorld,发现新玩法。无止境地挑战Akinator:让他猜想谁是你的亲朋好友并把他们召集到你的MyWorld画廊中。还有更妙的!即使你没有在游戏，Akinator仍旧能猜出你的朋友和亲戚的名字。这怎么可能?!把你的手机递给你的朋友，打开MyWorld体验。。。并为这样的惊奇做好准备吧!
网络天才游戏的题材还是比较独特的，
这种风格的游戏深受玩家们的喜欢。
你可以在心中想好多个不同的任务让它猜，战胜它你就可以成为网络天才了。
也许你能猜中网络天才的问题，并且构造一个真实的事件，也许你能更好的了解。
1、网络天才游戏中的天才角色能够猜透你的心思，只需要几个问题就能猜出你心中所想。
2、每天尝试找出5个神秘人物，赢得特别的天才，用来定制你最喜欢的妖怪。
3、如果想要考验这个天才，就快来游戏去尝试一下吧。
4、网络天才游戏拥有浓厚的欧美卡通画面风格和动感的背景音乐。
1、最初级的实现方法：关键词匹配
建一个关键词词库，对用户输入的语句进行关键词匹配，然后调用对应的知识库。
此种方式入门门槛很低，基本上是个程序员都能实现，例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。
但此种方式存在诸多问题，例如：
a、由于是关键词匹配，如果用户输入的语句中出现多个关键词，此时由于涉及关键词权重（与知识库的关键词对比）等等问题，此时关键词匹配的方法就不擅长了
b、不存在对用户输入语句语义的理解，导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。
c、基本上无自学习能力，规则只能完全由人工维护，且规则基本是固定死的。
d、性能、扩展性较差。还是上面的一句话中包含多个关键词的例子，采用普通程序语言来做关键词匹配，性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做（例如Double-array trie tree），也很难满足大规模场景需求。
2、稍微高级点的实现方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理（NLP）等技术来实现
相对于1的关键词匹配，此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为：根据一段短文本（例如用户问的一句话）的语义，推测出用户最可能的意图，然后从海量知识库内容中找出相似度*的结果。
具体技术实现就不细说了。举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路（不严谨，只是为了说明思路）。
假如用户问：北京后天的温度是多少度？
如果采用纯搜索引擎的思路（基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同，但可参考此思路），此时实际流程上分成几步处理：
1、对输入语句分词，得到北京、后天、温度3个关键词。分词时候利用了预先建好的行业词库，“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库
2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配，得出匹配度*的规则。假定在规则库中有一条天气的规则：城市库+日期库+气象库，从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。
3、对语义做具体解析，知道城市是北京，日期是后天，要获取的知识是天气预报
4、调用第三方的天气接口，例如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据
1、最初级的实现方法：关键词匹配
建一个关键词词库，对用户输入的语句进行关键词匹配，然后调用对应的知识库。
此种方式入门门槛很低，基本上是个程序员都能实现，例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。
但此种方式存在诸多问题，例如：
a、由于是关键词匹配，如果用户输入的语句中出现多个关键词，此时由于涉及关键词权重(与知识库的关键词对比)等等问题，此时关键词匹配的方法就不擅长了
b、不存在对用户输入语句语义的理解，导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。
c、基本上无自学习能力，规则只能完全由人工维护，且规则基本是固定死的。
d、性能、扩展性较差。还是上面的一句话中包含多个关键词的例子，采用普通程序语言来做关键词匹配，性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做(例如Double-array trie tree)，也很难满足大规模场景需求。
2、稍微高级点的实现方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理(NLP)等技术来实现
相对于1的关键词匹配，此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为：根据一段短文本(例如用户问的一句话)的语义，推测出用户最可能的意图，然后从海量知识库内容中找出相似度*的结果。
具体技术实现就不细说了。举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路(不严谨，只是为了说明思路)。
假如用户问：北京后天的温度是多少度?
如果采用纯搜索引擎的思路(基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同，但可参考此思路)，此时实际流程上分成几步处理：
1、对输入语句分词，得到北京、后天、温度3个关键词。分词时候利用了预先建好的行业词库，“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库
2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配，得出匹配度*的规则。假定在规则库中有一条天气的规则：城市库+日期库+气象库，从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。
3、对语义做具体解析，知道城市是北京，日期是后天，要获取的知识是天气预报
4、调用第三方的天气接口，例如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据
一、网络天才怎么玩?玩法原理
用户输入一段话(不一定只是单词)->后端语义引擎对用户输入的语句进行语义解析->推断用户最可能的意图->调用对应的知识库、应用、计算引擎->返回结果给用户。
二、网络天才答案怎么来的
最初级的实现方法：关键词匹配建一个关键词词库，对用户输入的语句进行关键词匹配，然后调用对应的知识库。此种方式入门门槛很低，基本上是个程序员都能实现，例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。但此种方式存在诸多问题，例如：
a、由于是关键词匹配，如果用户输入的语句中出现多个关键词，此时由于涉及关键词权重(与知识库的关键词对比)等等问题，此时关键词匹配的方法就不擅长了
b、不存在对用户输入语句语义的理解，导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。
c、基本上无自学习能力，规则只能完全由人工维护，且规则基本是固定死的。
d、性能、扩展性较差。还是上面的一句话中包含多个关键词的例子，采用普通程序语言来做关键词匹配，性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做，也很难满足大规模场景需求。
aki陷阱问题，aki的陷阱往往都是有图片的。如果你猜的是稀有角色要看视频解锁的话就不会有陷阱。
aki英文版有三个陷阱，中文版常常只有1-2个陷阱。如果你猜到人物没有图片的话，那么往往就不是陷阱。
相同角色，但是不同的名字（都是只指一个人）。也会有的奖。
aki排名问题，aki排名是要有账号才能排名，真实玩家大于参赛者。且aki有vip和普通版之分，普通版猜到稀有角色时有时看不了，导致拿不了奖牌。
v8.5.22版本
修复漏洞
v8.5.21
加入了 Akinator 用户账号系统
修复漏洞
v8.5.19
2022年06月08日
加入了 Akinator 用户账号系统
修复漏洞
2021年06月01日
加入了 Akinator 用户账号系统
修复漏洞
